## Multi-Scale Convolutional Neural Networks untuk Pengenalan Rambu Lalu Lintas di Indonesia
Mutaqin Akbar [1]* , Agus Sidiq Purnomo [2] , Supatman [3]
Program Studi Informatika [1], [2], [3]
Universitas Mercu Buana Yogyakarta Sleman, Indonesia mutaqin@mercubuana-yogya.ac.id [1] , sidiq@mercubuana-yogya.ac.id [1] , supatman@mercubuana-yogya.ac.id [1]
Abstract — Traffic  sign  recognition,  which is  often abbreviated  to  as  TSR,  is  used  to  recognize  traffic  signs.  TSR itself can be applied to driver assistance systems (DAS), advanced driver  assistance  systems  (ADAS),  autonomous  driving  systems (ADS),  urban environment, road safety, and sign  monitoring for maintenance  purposes.  TSR  in  Indonesia  has  been  researched many  times  before,  where  the  best  accuracy  result  obtained  is 99,33%.  This  article  presents  an  update  of  the  traffic  sign recognition  in  Indonesia  using  multi-scale  convolutional  neural network (CNN). The dataset used in this research  is taken  using several  ways  namely  live  image  capture,  indirect  image  capture using  Google  Maps,  image  capture  from  various  angles  and image capture in day and night. The dataset collected amounted to  2050  traffic  sign  images  which  are  grouped  into  10  classes. Dataset is then cropped based on region of interest (ROI), resized to  28x28  and  converted  into  grayscale  colorspace.  The  CNN model  consists  of  three  3x3  convolution  layers,  three  2x2 convolution layers (Maxpool) and one fully-connected layer using softmax  activation  function.  The  number  of  filters  used  in  each convolution layer is 32. The training algorithm used is Stochastic gradient  descent  (SGD).  Using  1750  training  image  data,  20 epochs and a  learning rate of 0,005, the  loss and accuracy value obtained at the training stage respectively 0,0026 and 100%. And at the testing stage using 300 test data, the loss value obtained is 0.017 and the accuracy value obtained is 99.67%.
Keywords— multi-scale  convolutional  neural  networks,  traffic sign, traffic sign recognition
Abstrak — Teknologi  pengenalan  rambu  lalu  lintas  yang sering  disebut  dengan traffic  sign  recognition (TSR),  digunakan untuk  mengenali  rambu  lalu  lintas  melalui  pemanfaatan pengolahan  citra.  TSR  sendiri  dapat  diaplikasikan  pada sistem pembantu  pengemudi,  sistem  pembantu  pengemudi  tingkat  lanjut, sistem  mengemudi  otonom ,  keamanan  jalan  raya,  pemahaman suasana  perkotaan,  dan  pemantauan  rambu  untuk  kepentingan perawatan.  Pengenalan  rambu  lalu  lintas  di  Indonesia  telah dikaji  beberapa  kali  oleh  beberapa  peneliti  sebelumnya,  dimana hasil  akurasi  terbaik  yang  pernah  dicapai  yaitu  99,33%. Perbaruan  dari  pengenalan  rambu  lalu  lintas  di  Indonesia menggunakan multi-scale  convolutional  neural  network (CNN) telah  disajikan  pada  artikel  ini.  Dataset  yang  digunakan  pada penelitian  ini  diambil  dengan  beberapa  cara  diantaranya pengambilang  langsung,  pemgambilan  tidak  langsung  dengan Google Maps , pengambilan dari berbagai sudut dan pengambilan
pada  siang  dan  malam  hari.  Dataset  yang  dikumpulkan berjumlah 2050 data citra rambu lalu lintas yang dikelompokkan kedalam 10 kelas. Dataset dipotong pada region of interest (ROI) , diubah  ukurannya  menjadi  28x28  dan  dikonversi  ke  ruang warna  aras  keabuan.  Model  CNN  terdiri  dari  tiga  lapisan konvolusi  berukuran  3x3,  tiga  lapisan  penggabungan  ( Maxpool ) berukuran 2x2 dan satu lapisan fully-connected yang memanfaatkan  fungsi  aktivasi Softmax .  Jumlah  filter  yang digunakan  pada  setiap  lapisan  konvolusi  adalah  32.  Algoritma pelatihan  yang  digunakan  yaitu Stochastic  gradient  descent (SGD).  Dengan  menggunakan  1750  data  citra  latih,  nilai  epoch 20,  dan  laju  pelatihan  0,005,  nilai  galat  dan  nilai  akurasi  yang didapatkan  pada  tahap  pelatihan  adalah  masing-masing  0,0026 dan  100%.  Sedangkan  pada  tahap  pengujian,  dengan  300  data citra  uji,  model  CNN  mampu  memperoleh  nilai  galat  0,017  dan nilai akurasi mencapai 99,67%.
Kata  Kunci—  multi-scale  convolutional  neural  networks, pengenalan rambu lalu lintas, rambu lalu lintas

## I. P ENDAHULUAN
Rambu  lalu  lintas  merupakan  unsur  kelengkapan  jalan yang  didalamnya  terdapat  angka,  huruf,  kalimat,  lambang dan/atau  kombinasi  diantaranya  yang dapat  berfungsi  sebagai larangan,  peringatan,  perintah,  atau  petunjuk  bagi  pengguna jalan.  Di  Indonesia  sendiri,  terdapat ratusan  rambu  lalu  lintas yang terdiri berbagai jenis rambu lalu lintas sesuai fungsi dan kebutuhannya,  yaitu  rambu  anjuran,  rambu  larangan,  rambu peringatan, rambu perintah dan rambu petunjuk. Kementerian Perhubungan  mengatur  tentang  rambu  lalu  lintas  melalui Peraturan  Menteri  Perhubungan  tentang  Rambu  Lalu  Lintas Nomor 13 Tahun 2014[1].
Teknologi  pengenalan  rambu  lalu  lintas  yang  sering disebut  TSR,  digunakan  untuk  mengidentifikasi  rambu  lalu lintas melalui penggunaan pengolahan citra. TSR sendiri telah teraplikasi  pada  sistem  pembantu  pengemudi  (DAS)[2],  [3], sistem  pembantu  pengemudi  tingkat  lanjut  (ADAS)[4]–[6], sistem  mengemudi  otonom  (ADS)[7],  [8],  yang  disebut terakhir  saat  ini  sudah  mulai  dilirik  oleh  banyak  konsumen contohnya  mobil  listrik  yang  juga  mobil  pintar  Tesla.  TSR juga  dapat  diimplementasikan  untuk  keamanan  jalan  raya, pemahaman  suasana  perkotaan,  dan  peninjauan  rambu  lalu lintas untuk kebutuhan perawatan.
Akurasi  pengenalan  pada  TSR  sangat  mempengaruhi sistem-sistem  seperti  DAS,  ADAS,  ADS,  maupun  sistem lainnya karena sedikit kesalahan pengenalan dan pengambilan keputusan oleh sistem tersebut akan memberikan dampak fatal dan yang terburuk yaitu terjadinya kecelakaan lalu lintas yang menimbulkan korban jiwa dan material.
Identifikasi  atau  deteksi  rambu  lalu  lintas  di  Indonesia sudah  cukup  lama  dikaji  oleh  beberapa  peneliti.  Pada  tahun 2014,  pengenalan  rambu  lalu  lintas  menggunakan  metode jarak  city-block  dilakukan  dan  mendapatkan  akurasi  88%[9]. Kemudian  deteksi  jenis  rambu  lalu  lintas  menggunakan deteksi  bentuk  juga  telah  dilakukan  dan  memperoleh  akurasi sebesar  80,7%[10].  Selanjutnya  pengenalan  rambu  lalu  lintas dengan memanfaatkan template matching mampu memperoleh akurasi  sebesar  88%[11]  dan  90,81%[12].  Metode Support Vector Machine (SVM) dan K-Nearest  Neighbor (KNN)  juga dikaji  dan  mampu  memperoleh  akurasi  sebesar  93,9%[13]. Algoritma  dengan  komputasi  yang  mahal  kemudian  mulai dikaji,  seperti Circle  Hough  Transform (CHT)[14]  dan convolutional neural  network (CNN)[14]–[16]. Dimana  CNN
yang  diteliti  oleh  [16]  mampu  memperoleh  tingkat  akurasi terbaik  dibandingkan  dengan  algoritma  atau  metode  atau model sebelumnya yaitu 99,33%. Dengan tingkat akurasi yang lebih baik maka teknologi mengemudi otomatis dapat menjadi lebih  baik  sehingga  dapat  mengurangi  dampak  fatal  yaitu kecelakaan  lalu  lintas  yang  mengakibatkan  korban  jiwa  dan material.
Mengenai  algoritma  yang  disebutkan  terakhir,  CNN pertama  kali  dicetuskan  oleh  Yann  LeCun[17],  dan perkembangannya  sangat  pesat  hingga  saat  ini.  Salah  satu pendekatan  pengembangan  CNN  yang  cukup  menarik dicetuskan  oleh  Sermanet  dan  LeCun  yang  juga  meneliti tentang  TSR[18].  Dalam  penelitiannya,  model  CNN dikembangkan  dengan  tidak  hanya  keluaran  dari  lapisan konvolusi  terakhir  yang  menjadi  masukan  proses  klasifikasi, tetapi  keluaran  setiap  lapisan  konvolusi  dijadikan  masukan pada proses klasifikasi. Hal ini menyebabkan fitur-fitur tingkat atas dan juga fitur-fitur tingkat bawah digunakan dalam proses klasifikasi.  Proses  tersebut  diberi  nama multi-scale oleh Sermanet dan LeCun.
T ABEL I C ONTOH DATASET No Dataset
No Dataset
Contoh 1
Contoh 2 Contoh 3 Contoh 1 Contoh 2 Contoh 3 1 6 2 7 3 8 4 9 5 10
Artikel ini mengusulkan pengembangan terhadap arsitektur CNN  yang  digunakan  untuk  pengenalan  rambu  lalu  lintas  di Indonesia dengan menggunakan arsitektur CNN Sermanet dan Yann  LeCun[18]  dan  menambahkan  lapisan  konvolusi  dan penggabungan,  dimana  harapannya  arsitektur  CNN  yang diusulkan  mampu  meningkatkan  akurasi  pengenalan  rambu lalu lintas yang sudah dikaji sebelumnya.

## II. M ETODOLOGI

## A. Dataset
Dalam  penelitian  yang  diusulkan,  menggunakan  dataset yang  terdiri  dari  10  macam  rambu  lalu  lintas  yang  kemudian akan dijadikan target kelas, dimana meliputi rambu lalu lintas dengan  bentuk  belah  ketupat,  lingkaran  dan  oktagon.  Rambu lalu  lintas  ini  juga  merupakan  campuran  dari  berbagai  rambu seperti  rambu  anjuran,  rambu  larangan,  rambu  peringatan, rambu perintah dan rambu petunjuk.
Proses  pengambilan  dataset  dilakukan  dengan  beberapa cara yaitu yang pertama pengambilan secara langsung  dengan bantuan kamera ponsel, kedua yaitu pengambilan secara tidak langsung  dengan  memanfaatkan  hasil  tangkapan  layar  pada aplikasi peta digital ( Google Maps ), ketiga yaitu pengambilan dengan  beberapa  sudut  pandang  yang  berbeda-beda,  keempat yaitu  pengambilan  yang  dilakukan  pada  siang  hari  dan pengambilan yang dilakukan pada malam hari.
Citra  berwarna  hasil  dari  proses  pengambilan  dataset, kemudian  dilakukan  proses  pemotongan  pada  daerah  yang menjadi  perhatian  ( region  of  interest /ROI)  dengan  ukuran piksel  citra  hasil  proses  pemotongan  yaitu  128x128.  Tabel  I menunjukkan  beberapa  contoh  dari  dataset  citra  rambu  lalu lintas  yang  berhasil  dikumpulkan.  Jumlah  dataset  yang berhasil dikumpulkan sejumlah 2050 citra, dengan pembagian dataset meliputi dataset citra latih dan dataset citra uji masing- masing yaitu 1750 citra dan 300 citra.
Sebelum  menjadi  masukan  pada  CNN,  dataset  citra  akan diperkecil  ukurannya  menjadi  28x28  dan  juga  dilakukan proses  perubahan  ruang  warna  dari  ruang  warna Red  Green Blue (RGB) ke ruang warna aras keabuan ( grayscale ).

## B. Arsitektur CNN
Pada  tahun  1989,  Yann  LeCun  dkk[17]  memperkenalkan salah  satu  algoritma  pelatihan  yang  digunakan  untuk memahami  muatan-muatan  pada  sebuah  citra  dan  terbukti menunjukkan  performa  yang  baik  pada  deteksi  citra, klasifikasi  citra,  segmentasi  citra  dan  tugas  serupa[19]  yang diberi  nama  CNN.  CNN  merupakan  jaringan  saraf  tiruan dengan  menerapkan  pelatihan  disupervisi.  CNN  dilatih menggunakan  kumpulan  data  (sering  disebut  dataset)  yang terdiri  dari  masukan  dan  target  dimana  target  tersebut terafiliasi dengan masukan. Target digunakan oleh CNN untuk menentukan  seberapa  baik  performa  pelatihan  dan  sebagai acuan  adaptasi  nilai  bobot  untuk  mengurangi  nilai  galat  yang diperoleh[20].  CNN  terdiri  dari  beberapa  lapisan  diantaranya lapisan  masukan  ( input ),  lapisan  konvolusi,  lapisan  pooling ( maxpool ),  lapisan fully-connected ( flatten,  concat,  softmax ) dan lapisan keluaran ( output ), seperti Nampak pada Gambar 1.
Lapisan  awal  pada  CNN  bernama  lapisan  konvolusi. Istilah  konvolusi  sendiri  merupakan  bentuk  matematis  dalam memadukan  dua  sinyal  sehingga  terbentuk  sinyal  ketiga[21]. Sinyal  pertama  biasa  disebut  sinyal  masukan,  sedangkan sinyal  kedua  dalam  ranah  CNN  sering  disebut  sebagai  filter. Dan  sinyal  terakhir  yaitu  sinyal  ketiga  merupakan  sinyal keluaran.  Sinyal  masukan  pada  lapisan  konvolusi  untuk pengolahan  citra  biasanya  merupakan  citra  dengan  aras keabuan,  walau  tidak  menutup  kemungkinan  untuk  citra berwarna. Jumlah filter yang digunakan merupakan parameter yang  nilainya  tidak  dibatasi,  tetapi  biasanya  8,  16,  32  dan seterusnya. Ukuran filter yang digunakan dapat bervariasi dan biasanya  berukuran  3x3,  5x5,  7x7,  9x9  dan  seterusnya. Ilustrasi  proses  konvolusi  dapat  dilihat  pada  Gambar  2.  Pada arsitektur  CNN  yang  diusulkan  seperti  pada  Gambar  1,  akan diterapkan 3 lapisan konvolusi dengan berukuran 3x3.

## Gambar 3 Arsitektur CNN diusulkan
Gambar 1 Proses konvolusi Gambar 2 Proses penggabungan
Selanjutnya,  keluaran  dari  lapisan  konvolusi  akan  melalui lapisan  berikutnya  yaitu  lapisan  penggabungan  yang  dapat dilihat  ilustrasinya  pada  Gambar  3.  Lapisan  ini  bertujuan untuk mencapai invariansi spasial. Hal tersebut dicapai dengan mengurangi resolusi  matriks dengan  cara  memangkas  elemen dari ketetanggaan spasial yang memiliki nilai kecil[22]. Tetapi dimungkinkan  juga  untuk  meringkas  elemen  ketetanggaan dengan cara mencari nilai rerata. Operasi penggabungan yang digunakan pada  lapisan penggabungan  ini  merupakan operasi penggabungan  dengan  mengambil  nilai  maksimal  dan menyingkirkan  nilai  yang  lebih  kecil  ( maxpool ).  Fungsi jendela  yang  digunakan  untuk  mengambil  nilai  maksimal ketetanggaan  spasial  yaitu  fungsi  jendela  2x2.  Hal  ini menyebabkan keluaran dari lapisan penggabungan merupakan matriks berukuran setengah dari ukuran masukan-nya. Seperti terlihat pada Gambar 1,  lapisan penggabungan  berada setelah lapisan  konvolusi,  sehingga  terdapat  3  lapisan  penggabungan pada arsitektur CNN yang diusulkan.
Keluaran  dari  lapisan  penggabungan,  selanjutnya  akan menjadi  masukan  pada  lapisan fully-connected .  Tetapi sebelum  itu,  terdapat  proses  perataan  ( flatten ),  dimana keluaran  lapisan  penggabungan  akan  diubah  menjadi  vektor yang  akan  menjadi  masukan  pada  lapisan fully-connected . Keluaran  setiap  lapisan  penggabungan  akan  melalui  proses perataan, sehingga bukan hanya keluaran lapisan penggabungan  terakhir  saja  yang  menjadi  masukan  pada lapisan fully-connected , seperti terlihat pada Gambar 1.
Pada lapisan fully-connected , keluaran dari proses perataan akan  dilakukan  proses  klasifikasi.  Pada  proses  klasifikasi diperlukan  fungsi  aktivasi, dimana dapat dipilih dari berbagai opsi seperti linear, step, ramp, sigmoid, hyperbolic, Gaussian, softmax,  dan  lainnya[20].  Fungsi  aktivasi  yang  digunakan pada lapisan ini yaitu fungsi aktivasi softmax . Fungsi tersebut menghitung  distribusi  probabilitas  dari  kelas-kelas  yang ada[23]. Setelah mendapatkan hasil probabilitas, akan dihitung galat  dari  perhitungan  tersebut  berdasarkan  pada  target  yang akan  dituju.  Hal  tersebut  dicapai  dengan  menerapkan  fungsi galat cross-entropy .  Galat  yang  semakin  kecil  menunjukkan bahwa prediksi yang dihasilkan semakin meyakinkan.
CNN dilatih dengan melakukan pengaturan dan penyesuaian  terhadap  parameter  yang  ada  sehingga  dicapai nilai  galat  seminimal  mungkin.  Penurunan  gradien  dan  arah perubahan  kemiringan  selama  penurunan  gradien  digunakan untuk mengatur dan menyesuaikan nilai bobot.
Ilustrasi  penurunan  gradien  dapat  dilihat  pada  Gambar  4. Stochastic  gradient  descent (SGD)  akan  digunakan  untuk melatih  CNN,  dimana  kelebihan  dari  SGD  dibanding penurunan  gradien  total  yaitu  konvergen  lebih  cepat  dan mampu untuk keluar dari local minimum [24].
Gambar 5 Ilustrasi penurunan gradien T ABEL II H ASIL PELATIHAN epoch
Pelatihan Galat Akurasi (%) 1 1,545 51,77 2 0,412 90,06 3 0,1965 95,54 4 0,1152 97,09 5 0,0747 98,17 6 0,0591 98,8 7 0,0433 98,8 8 0,0239 99,77 9 0,0164 99,77 10 0,0133 99,94 11 0,0085 100 12 0,0071 100 13 0,0062 100 14 0,005 100 15 0,0045 100 16 0,0038 100 17 0,0034 100 18 0,0031 100 19 0,0029 100 20 0,0026 100
Gambar 4 Grafik galat dan akurasi pelatihan

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Bagian  ini  akan  dijabarkan  dalam  dua  subbagian  yaitu subbagian  pertama  pelatihan  dan  subbagian  kedua  pengujian. Bahasa  pemrograman  yang  digunakan  adalah phyton dengan memanfaatkan  pustaka tensorflow .  Pelatihan  model  CNN dilakukan  menggunakan Graphical  Processing  Unit (GPU) untuk  mempersingkat  waktu  pelatihan.  GPU  yang  digunakan yaitu NVIDIA GeForce GTX750Ti.

## A. Pelatihan
Parameter-parameter  yang  digunakan  dalam  pelatihan model CNN terdiri dari laju pelatihan 0,005 dan jumlah epoch 20.  Sedangkan  beberapa  hal  yang  akan  dilatih  yaitu  filter konvolusi  dan  bias-nya  serta  bobot  dan  bias  lapisan fully- connected .
Seperti terlihat pada Gambar 1 bahwa arsitektur CNN yang digunakan  tersusun  atas  3  lapisan  konvolusi  yang  diikuti dengan  lapisan  penggabungan Maxpool .  Jumlah  filter  yang digunakan pada setiap layar konvolusi adalah 32 buah dimana kesemua  filter  tersebut  berukuran  3x3.  Sedangkan  pada lapisan  penggabungan Maxpool ,  digunakan  fungsi  jendela 2x2.
Setiap  keluaran  dari  lapisan  penggabungan Maxpool akan melalui  proses  perataan.  Setelah  melewati  proses  perataan, vektor-vektor  yang  dihasilkan  akan  digabungkan  menjadi sebuah  vektor  yang  terjadi  pada  lapisan Concat .  Setelah  itu vektor  akan  diklasifikasi  kedalam  10  kelas  menggunakan fungsi aktivasi Softmax.
Proses  pelatihan  dijalankan  menggunakan  GPU,  sehingga waktu  pelatihan  yang  dibutuhkan  untuk  melatih  model  CNN dalam 20 epoch yaitu 140 detik.
Proses pelatihan model CNN dilakukan dengan menggunakan  1750  data  latih.  Seperti  yang  disajikan  pada Tabel  II  dan  Gambar  5,  dapat  dilihat  bahwa  nilai  galat  dapat stabil  turun  mulai  dari  1,545  pada epoch pertama  sampai 0,0026 pada epoch terakhir yaitu epoch ke-20. Penurunan nilai galat  terpantau  tidak  mengalami  fluktuasi  nilai  ditengah- tengah  proses  pelatihan.  Hal  tersebut  juga  dapat  dilihat  pada nilai  akurasi  yang  dicapai,  mulai  dari  51,77%  pada epoch pertama  sampai  dengan  100%  pada epoch terakhir.  Model mampu mencapai nilai 100% pada epoch ke-11 dan pada titik tersebut  sudah  mulai  konvergen  sampai epoch terakhir  yaitu epoch ke-20,  dimana  pada  epoch  terakhir  yaitu epoch ke-20 mampu mendapatkan nilai akurasi 100% dan galat 0,0026.

## B. Pengujian
Proses  pengujian  model  CNN  yang  sudah  melalui  proses pelatihan  dilakukan  menggunakan  300  data  uji  yang  berbeda dari  data  latih  yang  digunakan  pada  proses  pelatihan.  Model CNN  yang  terdiri  dari  bobot  dan  bias  yang  telah  mampu menggeneralisir  data  latih  dicoba  untuk  mengenali  data  uji yang  berjumlah  300.  Dapat  dilihat  pada  Tabel  III,  bahwa pengujian  yang  dilakukan  dengan  model  CNN  diusulkan mampu menghasilkan nilai galat mencapai 0,017. Hal tersebut juga  berbanding  lurus dengan  nilai akurasi  yang  didapat pada proses  pengujian  adalah  99,67%.  Nilai  akurasi  yang  didapat dari  hasil pengujian  model CNN  dimampu  mengungguli  nilai akurasi  pengujian  pada  penelitian-penelitian  yang  telah dilakukan sebelumnya. Hal ini dapat dilihat pada Tabel IV.

## IV. K ESIMPULAN
Pengenalan  rambu  lalu  lintas  Indonesia  menggunakan Multi  Scale  Convolutional  Network telah  disajikan.  Pada proses  pelatihan  terhadap  1750  data  latih  dengan  parameter pelatihan  yaitu  laju pelatihan 0,005, jumlah epoch 20, jumlah filter  pada  setiap  lapisan  konvolusi  yaitu  32,  didapatkan akurasi  pelatihan  sebesar  100%  dimana  nilai  akurasi  tersebut dapat  dicapai  mulai epoch ke-11  hingga epoch ke-20. Kemudian  untuk  proses  pengujian,  didapatkan  nilai  galat 0,017 dan nilai akurasi sebesar 99,67%. Hasil akurasi tersebut mampu  mengungguli  kajian-kajian  sebelumnya  tentang pengenalan  rambu  lalu  lintas  di  Indonesia.  Penelitian kedepannya  dapat  mengangkat  penggunaan  lebih  dari  satu masukan  citra  pada  model  CNN  dan  juga  menggunakan algoritma pelatihan yang lebih baik dari SGD.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Kementerian  Perhubungan, Peraturan  Menteri  Perhubungan  tentang Rambu Lalu Lintas Nomor 13 Tahun 2014 . 2014.
[2] K.  Bengler,  K.  Dietmayer,  B.  Farber,  M.  Maurer,  C.  Stiller,  and  H. Winner,  “Three  Decades  of  Driver  Assistance  Systems:  Review  and Future Perspectives,” IEEE Intell. Transp. Syst. Mag. , vol. 6, no. 4, pp. 6–22, 2014, doi: 10.1109/MITS.2014.2336271.
[3] T. Günthner and H. Proff, “On the way to autonomous driving: How age influences  the  acceptance  of  driver  assistance  systems,” Transp.  Res. Part  F  Traffic  Psychol.  Behav. ,  vol.  81,  pp.  586–607,  Aug.  2021,  doi: 10.1016/j.trf.2021.07.006.
[4] V.  K.  Kukkala,  J.  Tunnell,  S.  Pasricha,  and  T.  Bradley,  “Advanced Driver-Assistance  Systems:  A  Path  Toward  Autonomous  Vehicles,” IEEE Consum. Electron. Mag. , vol. 7, no. 5, pp. 18–25, Sep. 2018, doi: 10.1109/MCE.2018.2828440.
[5] A.  Ziebinski,  R.  Cupek,  D.  Grzechca,  and  L.  Chruszczyk,  “Review  of advanced  driver  assistance  systems  (ADAS),”  Thessaloniki,  Greece, 2017, p. 120002. doi: 10.1063/1.5012394.
[6] M.  M.  Narkhede  and  N.  B.  Chopade,  “Review  of  Advanced  Driver Assistance  Systems  and  Their  Applications  for  Collision  Avoidance  in
T ABEL III H ASIL P ENGUJIAN Pengujian Galat Akurasi (%) 0,017 99,67 T ABEL IV P ERBANDINGAN AKURASI BEBERAPA METODE TSR DI I NDONESIA Perbandingan Akurasi
Metode Akurasi (%) Shape Detection[9] 80,7
Template Matching[10] 88 Template Matching[12] 90,81 Klasifikasi CITY-BLOCK[11] 88 SVM dan KNN[13] 93,9 CHT[14] 61,3 CNN[14] 75 CNN[15] 97,33 CNN[16] 99,33 CNN (diusulkan) 99,67
Urban Driving Scenario,” in Machine Learning and Big Data Analytics (Proceedings of International Conference on Machine Learning and Big Data  Analytics  (ICMLBDA)  2021) ,  vol.  256,  R.  Misra,  R.  K. Shyamasundar,  A.  Chaturvedi,  and  R.  Omer,  Eds.  Cham:  Springer International  Publishing,  2022,  pp.  253–267.  doi:  10.1007/978-3-030- 82469-3_23.
[7] J.  Levinson et  al. ,  “Towards  fully  autonomous  driving:  Systems  and algorithms,” in 2011 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV) , Baden-
Baden, Germany, Jun. 2011, pp. 163–168.
doi:
10.1109/IVS.2011.5940562.
[8] A.  Suriya  Prakash,  D.  Vigneshwaran,  R.  Seenivasaga  Ayyalu,  and  S. Jayanthi  Sree,  “Traffic  Sign  Recognition  using  Deeplearning  for Autonomous  Driverless  Vehicles,”  in 2021  5th  International
Conference  on  Computing  Methodologies  and  Communication (ICCMC) , Erode, India, Apr. 2021, pp. 1569–1572. doi:
10.1109/ICCMC51019.2021.9418437.
[9] G. Romadhon and Murinto, “Aplikasi pengenalan citra rambu lalu lintas berbentuk  lingkaran  menggunakan  metode  jarak  city-block,” J.  Sarj. Tek. Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 286–294, Jun. 2014.
[10]  O.  R.  Sitanggang,  H.  Fitriyah,  and  F.  Utaminingrum,  “Sistem  Deteksi dan Pengenalan Jenis Rambu Lalu  Lintas Menggunakan Metode Shape Detection  Pada  Raspberry  Pi,” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  Dan  Ilmu Komput. , vol. 2, no. 12, pp. 6108–6117, Dec. 2018.
[11]  T.  Oddy  Chrisdwianto,  H.  Fitriyah,  and  E.  Rosana  Widasari, “Perancangan  Sistem  Deteksi  dan  Pengenalan  Rambu  Peringatan Menggunakan  Metode  Template  Matching,” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf. Dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 3, pp. 1265–1274, Mar. 2018.
[12]  T.  Harsono,  A.  Basuki,  and  N.  Ramadijanti,  “PENGENALAN GAMBAR  RAMBU-RAMBU  LALU  LINTAS  DENGAN  METODE KUANTISASI RERATA,” J. Math. Nat. Sci. , vol. 16, no. 3, pp. 13–18, Sep. 2006.
[13]  C.  Rahmad,  I.  Fauziah  Rahmah,  and  R.  Andrie  Asmara,  “Deteksi  dan pengenalan  rambu  lalu  lintas  di  indonesia  menggunakan  RGBN  dan Gabor,” in SENTRINOV , 2017, vol. 3, pp. TI13-22.
[14]  A.  Triyadi  and  F.  Utaminingrum,  “Pengembangan  Sistem  Rekognisi Rambu  Kecepataan  Menggunakan  Circle  Hough  Transform  dan Convolutional  Neural  Network  Berbasis  Raspberry  Pi,” J.  Pengemb.
Teknol. Inf. Dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 1, pp. 56–64, Jan. 2020.
[15]  M.  Akbar,  “Traffic  sign  recognition  using  convolutional  neural networks,” J.  Teknol.  Dan  Sist.  Komput. ,  vol.  9,  no.  2,  pp.  120–125, Apr. 2021, doi: 10.14710/jtsiskom.2021.13959.
[16]  M. Akbar, “Pengenalan Rambu Lalu-lintas menggunakan Convolutional Neural  Network  (Studi  Kasus:  Rambu  Lalu-lintas  Indonesia),” J.  Nas. Inform.  Dan  Teknol.  Jar. ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  272–276,  Mar.  2022,  doi: http://dx.doi.org/10.30743/infotekjar.v6i2.4564.
[17]  Y.  LeCun,  P.  Haffner,  L.  Bottou,  and  Y.  Bengio,  “Object  Recognition with  Gradient-Based  Learning,”  in Shape,  Contour  and  Grouping  in Computer  Vision ,  vol.  1681,  Berlin,  Heidelberg:  Springer  Berlin Heidelberg, 1999, pp. 319–345. doi: 10.1007/3-540-46805-6_19.
[18]  P.  Sermanet  and  Y.  LeCun,  “Traffic  sign  recognition  with  multi-scale Convolutional  Networks,”  in The  2011  International  Joint  Conference on  Neural  Networks ,  San  Jose,  CA,  USA,  Jul.  2011,  pp.  2809–2813. doi: 10.1109/IJCNN.2011.6033589.
[19]  A.  Khan,  A.  Sohail,  U.  Zahoora,  and  A.  S.  Qureshi,  “A  survey  of  the recent architectures of deep convolutional neural networks,” Artif. Intell. Rev. ,  vol.  53,  no.  8,  pp.  5455–5516,  Dec.  2020,  doi:  10.1007/s10462- 020-09825-6.
[20]  A. P. Engelbrecht, Computational intelligence: an introduction , 2nd ed. Chichester, England ; Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, 2007.
[21]  S.  W.  Smith, The  scientist  and  engineer’s  guide  to  digital  signal processing . San Diego, Calif.: California Technical Pub., 1999.
[22]  D. Hutchison et al. , “Evaluation of Pooling Operations in Convolutional Architectures  for Object Recognition,” in Artificial  Neural  Networks  – ICANN  2010 ,  vol.  6354,  K.  Diamantaras,  W.  Duch,  and  L.  S.  Iliadis, Eds. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2010, pp. 92–101. doi: 10.1007/978-3-642-15825-4_10.
[23]  C.  Nwankpa,  W.  Ijomah,  A.  Gachagan,  and  S.  Marshall,  “Activation Functions:  Comparison  of  trends  in  Practice  and  Research  for  Deep Learning.”  arXiv,  Nov.  08,  2018.  Accessed:  Aug.  06,  2022.  [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1811.03378
[24]  B.  Zhou,  C.  Han,  and  T.  Guo,  “Convergence  of  Stochastic  Gradient Descent  in  Deep  Neural  Network,” Acta  Math.  Appl.  Sin.  Engl.  Ser. , vol. 37, no. 1, pp. 126–136, Jan. 2021, doi: 10.1007/s10255-021-0991-2.